首页期刊导航|系统工程与电子技术
期刊信息/Journal information
系统工程与电子技术
系统工程与电子技术

施荣

月刊

1001-506X

xtgcydzjs@126.com

010-68388406

100854

北京142信箱32分箱

系统工程与电子技术/Journal Systems Engineering and ElectronicsCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊被美国《工程索引》(EI)、英国《科学文摘》（SA）收录，是全国中文核心期刊、《中国科技论文统计源》用刊、《中国科学引文数据库》来源期刊、全国优秀科技期刊。它是面向高科技开发和应用的跨学科期刊，以传播新技术、促进学术交流为宗旨，坚持深度与广度、理论与应用相结合的方针，努力反映系统工程与电子技术两大领域的最新成就，报道的主要内容包括：系统科学、军事系统分析、飞行器控制、雷达、光电探测技术、信息获取与处理、运筹学管理与决策技术等。
正式出版
收录年代

    意图驱动数据链网络策略协商模型与算法

    刘祥林杨春刚李富强欧阳颖...
    2128-2137页
    查看更多>>摘要：针对意图驱动数据链网络中多条意图策略冲突问题，提出一种基于优先级的意图协商算法，实现网络资源受限条件下意图策略最优配置。所提算法综合考虑时间、带宽两个维度的资源，通过回收已配置低优先级意图资源间接增多可用的网络资源，提高待配置高优先级意图业务质量。同时，利用最优化求解得到待配置高优先级意图、被回收低优先级意图的最佳资源分配方式，避免意图因资源不足强行降级而导致服务质量急剧下降的问题。实验结果表明，所提算法提高了数据链网络资源规划能力，相较于已有的协商算法，在意图服务质量上有6。0％和5。5％的提升。

    意图驱动网络资源分配意图协商网络架构数据链网络

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于混合信号多域特征和Transformer的干扰识别

    阳鹏飞何羚王茜王睿笛...
    2138-2145页
    查看更多>>摘要：针对无线通信信道易受到蓄意射频信号干扰问题，提出了一种从混合信号中识别干扰类型的方法。通过改进经典Transformer结构，形成新型网络模型Multidomain-former，以提取多域特征和识别信号干扰类型。首先，通过特定的序列划分机制对输入频谱进行预处理，并通过线性嵌入和位置编码保留原始顺序特征;其次，设计了逆傅氏变换和傅氏变换结合的编码模块，使Multidomain-former能同时提取频域和时域特征。使用通用仪器和收发天线搭建了无线收发信道，在不同干信比条件下对混合信号频谱进行采集，得到训练集和测试集。干扰对比实验通过所提Multidomain-former网络模型完成，并将经典的Transformer结构和其他常见的深度学习模型与所提网络模型进行了对比。对比实验结果表明，在干信比小于10 dB时，所提模型性能相较于经典Transformer在识别正确率方面有2％～3％的提升;在干信比等于-5 dB时，所提模型以最少参数量和次低计算复杂度获得了比另外5种基准网络高3。0％～9。3％的识别率。

    混合信号多域特征提取干扰识别Transformer干信比

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于HHO-SVM的抗SSDF攻击协作频谱感知方法

    王全全顾志豪吴城坤宛汀...
    2146-2154页
    查看更多>>摘要：针对认知无线电网络中的频谱感知数据伪造(spectrum sensing data falsification，SSDF)攻击问题，提出一种基于哈里斯鹰优化(Harris hawks optimization，HHO)算法和支持向量机(support vector machine，SVM)的抗SSDF攻击协作频谱感知方法。首先从报告信息矩阵中提取用于区分次用户(secondary users，SU)类别的特征向量。其次通过HHO算法优化SVM内核参数，通过优化的SVM模型检测恶意SU，提高了在复杂感知环境中对SU分类的准确率。最后根据优化的SVM模型计算获得SU的可信度，并以可信度为权重融合感知数据，进一步加强系统的抗攻击性。仿真结果表明，所提方法能够对不同的SSDF攻击场景实现有效防御，相比现有的方法具有更好的频谱感知性能。

    频谱感知频谱感知数据伪造攻击支持向量机加权融合

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于SABEGAN的通信干扰信号生成与效能分析

    薛丽莎葛瑞星朱宇轩鲍雁飞...
    2155-2163页
    查看更多>>摘要：针对复杂电磁环境下，传统电子干扰方法对目标信号识别困难、干扰效能弱化等问题，提出了一种基于自注意力边界平衡生成对抗网络的干扰信号生成模型。所提模型利用上采样模块来增强生成数据的适应度，引入自注意力机制来兼顾信号特征提取的局部性与全局性，既使结果更精准，又降低了计算复杂度。同时，利用基于自编码器架构的判别器来促进模型快速稳定地收敛。实验结果表明，该模型能对非合作目标信号进行自适应识别与学习，自动生成对应的干扰信号，且干扰效能优于传统干扰算法及经典生成对抗网络模型算法，为基于机器学习的通信对抗技术提供了新的研究思路。

    通信对抗生成对抗网络自注意力机制自编码器信号生成

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    大型IP网络流量矩阵分析预测的探讨研究

    韦烜刘志华李青何晓明...
    2164-2173页
    查看更多>>摘要：高效、准确的网际协议(internet protocol，IP)网络流量流向分析预测是网络规划建设的基础。通过部署流量采集分析系统，运营商可轻松获取网络总流量、节点流量、节点分方向流量等较完备的历史基础数据，为流量分析预测提供关键的输入。IP网络流量分析预测方法主要包括两类:传统统计模型和神经网络模型，近年提出的NeuralProphet模型因结合两者优点而得到广泛关注和应用。首次基于NeuralProphet模型对大型运营级IP网络源节点到 目的节点的流量流向进行直接预测，并采用改进的损失函数优化模型训练，预测结果表明Neural-Prophet 模型能够更科学、准确地预测IP网络流量矩阵，整体预测精度提升了 8。7％，同时模型扩展性和鲁棒性也具有更佳的表现，可以更好地满足IP网络规划建设和运行维护的实际需求。

    流量矩阵源节点到目的节点流量流向节点流量预测模型自回归

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    征稿启事

    封2,封3页
      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据